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The problem of the optimal selection of the calibers of conductors in radial distribution networks is addressed in this research through the application of the discrete-continuous version of the sine-cosine algorithm. The implementation of proposed optimization algorithm is made in the MATLAB programming environment for two test feeders composed of 8 and 27 nodes, respectively. The numerical results for both test feeders are validated in the DigSILENT simulation tool than ensures the feasibility of the optimal solutions obtained through the evaluation of the classical Newton-Raphson power flow method. Comparative results with the Chu & Beasley Genetic Algorithm and the solution on the exact Mixed-Integer Nonlinear Programming Model in the GAMS software corroborate the effectiveness of the proposed optimization method., El problema de selección óptima de calibres de conductores para sistemas de distribución de energía eléctrica se abordó en este artículo mediante la aplicación de la versión discreta del algoritmo de senos y cosenos (ASC).  La implementación de la metodología se solución propuesta se realiza en el software y e MATLAB para dos alimentadores de prueba compuestos de 8 y 27 nodos con topología radial. Para validar los resultados se emplea el software DigSILENT para obtener los perfiles de tensión y el costo de las pérdidas de energía mediante la aplicación del método de Newton-Raphson para flujo de potencia. Para comparar la eficiencia y robustez de la metodología propuesta se emplean el algoritmo genético de Chu & Beasley y la solución del modelo exacto de programación no lineal en el software GAMS.

El problema de selección óptima de calibres de conductores para sistemas de distribución de energía eléctrica se abordó en este artículo mediante la aplicación de la versión discreta del algoritmo de senos y cosenos (ASC). La implementación de la metodología se solución propuesta se realiza en el software y e MATLAB para dos alimentadores de prueba compuestos de 8 y 27 nodos con topología radial. Para validar los resultados se emplea el software DigSILENT para obtener los perfiles de tensión y el costo de las pérdidas de energía mediante la aplicación del método de Newton-Raphson para flujo de potencia. Para comparar la eficiencia y robustez de la metodología propuesta se emplean el algoritmo genético de Chu & Beasley y la solución del modelo exacto de programación no lineal en el software GAMS., The problem of the optimal selection of the calibers of conductors in radial distribution networks is addressed in this research through the application of the discrete-continuous version of the sine-cosine algorithm. The implementation of proposed optimization algorithm is made in the MATLAB programming environment for two test feeders composed of 8 and 27 nodes, respectively. The numerical results for both test feeders are validated in the DigSILENT simulation tool than ensures the feasibility of the optimal solutions obtained through the evaluation of the classical Newton-Raphson power flow method. Comparative results with the Chu & Beasley Genetic Algorithm and the solution on the exact Mixed-Integer Nonlinear Programming Model in the GAMS software corroborate the effectiveness of the proposed optimization method.

Descubre el fascinante mundo detrás de los sistemas eléctricos de potencia, auténticas maravillas tecnológicas que abarcan países enteros con miles de componentes interconectados. La compleja dinámica de estos sistemas implica el uso de herramientas matemáticas y de modelizado que permitan garantizar una operación estable, evitando así posibles apagones. Este libro te invita a explorar esta intrincada red con un enfoque simplificado, especialmente diseñado para estudiantes de ingeniería eléctrica con conocimientos en circuitos eléctricos, análisis de sistemas de potencia y máquinas eléctricas. El libro inicia modelizando la máquina síncrona, como principal componente dinámico de los sistemas clásicos. Igualmente, se presenta el convertidor de potencia, necesario para la integración de recursos renovables. Posteriormente, se presenta las herramientas de análisis de pequeña señal y estabilidad transitoria. El libro recoge más de quince años de experiencia de los autores quienes han orientado este curso en diferentes universidades del país y han realizado investigación en esta área con impacto internacional.

This article presents a comparative study resulting from the design and simulation of a system of prediction of climatic conditions using machine learning models, in which the results obtained by using a database of environmental conditions are compared with another database generated from the treatment of the data through the analysis by principal components. In the first phase of the study, metadata is generated through the subspaces created with the analysis by principal components, a second phase consists of developing a system of prediction of climatic conditions using several machine learning models, which will use as a resource the original data and metadata generated in the first phase of the study , in the final phase of the study, both results are compared with the aim of observing the behavior of solar radiation inference systems. The proposed data processing strategy allows to extract information from environmental databases facilitating interpretation and observation as a time series of data, additionally, it is possible to build an experimental frame of reference for the inference of solar radiation using different supervised learning techniques on the databases generated., Este articulo presenta un estudio comparativo resultado del diseño y simulación de un sistema de predicción de condiciones climáticas usando modelos de aprendizaje automático, en el cual, se confrontan los resultados obtenidos al usar una base de datos de condiciones ambientales, con otra base de datos generada a partir del tratamiento de los datos mediante el análisis por componentes principales. En la primera fase del estudio, se generan metadatos a través de los subespacios creados con el análisis por componentes principales, una segunda fase consta de elaborar un sistema de predicción de condiciones climáticas usando varios modelos de aprendizaje de máquina, los cuales, usarán como recurso los datos originales y los metadatos generados en la primera fase del estudio, en la fase final del estudio, se comparan ambos resultados con el objetivo de observar el comportamiento de los sistemas de inferencia de la radiación solar. La estrategia de tratamiento de datos propuesta permite extraer información de las bases de datos ambientales facilitando la interpretación y observación como serie temporal de datos, adicionalmente, se logra construir un marco de referencia experimental para la inferencia de la radiación solar usando diferentes técnicas de aprendizaje supervisado sobre las bases de datos generadas.

Nowadays, optimization methodologies based on combinatorial strategies (i.e., metaheuristic methods) and exact methods can be easily found through-out the scientific literature in all areas of engineering, including electrical, mechanical, chemical, computational, and food engineering, among others. The common denominator in these areas of research corresponds to the complexity of the optimization models, as well as to the large dimensions of the solution space where these models are defined [1]. In addition, most of these models combine binary (also integer) decision variables with continuous ones into nonlinear non-convex formulations, which complicates the application of exact solution methods.

Objective: This work involves a convex-based mathematical reformulation for the optimal power flow problem in DC networks. The objective of the proposed optimization model corresponds to the minimization of the power losses through all the network branches considering a convex conic model that warranties finding the global optimal. Methodology: This is split into three stages: The first stage presents the mathematical model of optimal power flow for DC networks and all its geometric features that make it non-convex; the second stage presents the convex reformulation from a second order conic relaxation; the third stage shows the main characteristics of the DC system under study; and the fourth stage presents the optimal solution of the power flow problem and its comparisons with some methods reported in the specialized literature. Results: The numerical validations demonstrate that the model of proposed convex optimal power flow obtains the same solution as the exact model of the problem with an efficiency of 100%, which is in contrast with the variability of the results that are presented by the metaheuristic techniques reported as comparison methodologies. Conclusions: The proposed second-order conic relaxation warrantied the convexity of the solution space and therefore, the finding of the optimal solution at each execution; besides of this, demonstrated that for optimal power flow problems in DC networks, the numerical performance is better than most of the comparative metaheuristic methods; and the provided solution by the proposed relaxation is equivalent to that provided by the exact model. Keywords: Direct current networks, second-order conic relaxation, non-linear programming model, convex optimization., Resumen Objetivo: Este trabajo plantea una reformulación matemática de naturaleza convexa para el problema de flujo de potencia óptimo en redes de corriente continua (DC). El objetivo del modelo de optimización propuesto corresponde a la minimización de las pérdidas de potencia en todas las ramas de la red considerando un modelo cónico convexo que garantice el hallazgo de la solución óptima global. Metodología: Está dividida en tres etapas: la primera presenta el modelo matemático de flujo de potencia óptimo para redes DC y todas sus características geométricas que lo hacen no convexo; la segunda presenta la reformulación convexa a partir de una relajación cónica de segundo orden; la tercera etapa presenta las principales características del sistema DC bajo estudio; mientras que la cuarta etapa presenta la solución óptima del problema de flujo de potencia y sus comparaciones con algunos métodos reportados en la literatura especializada. Resultados: Las validaciones numéricas demuestran que el modelo de flujo de potencia óptimo convexo propuesto encuentra la misma solución el modelo exacto del problema y tiene una eficiencia del 100%, lo cual contrasta con la variabilidad de resultados que presentan las técnicas metaheurísticas reportadas como métodos de comparación. Conclusiones: La relajación cónica de segundo orden propuesta garantizó la convexidad del espacio de soluciones, y, por tanto, el hallazgo de la solución óptima en cada ejecución; además, demostró que para problemas de flujo de potencia óptimo en redes DC tiene el mejor desempeño numérico que la mayoría de los métodos metaheurísticos comparativos; y la solución provista por la relajación propuesta es equivalente a la proveída por el modelo exacto. Palabras clave: Redes de corriente continua, relajación cónica de segundo orden, modelo de programación no lineal, optimización convexa.

This article addresses the problem of optimal phase-swapping in asymmetric distribution grids through the application of hurricane-based optimization algorithm (HOA). The exact mixedinteger nonlinear programming (MINLP) model is solved by using a master–slave optimization procedure. The master stage is entrusted with the definition of load connection at each stage by using an integer codification that ensures that, per node, only one from the possible six-load connections is assigned. In the slave stage, the load connection set provided by the master stage is applied with the backward/forward power flow method in its matricial form to determine the amount of grid power losses. The computational performance of the HOA was tested in three literature test feeders composed of 8, 25, and 37 nodes. Numerical results show the effectiveness of the proposed master–slave optimization approach when compared with the classical Chu and Beasley genetic algorithm (CBGA) and the discrete vortex search algorithm (DVSA). The reductions reached with HOA were 24.34 %, 4.16 %, and 19.25 % for the 8-, 28-, and 37-bus systems; this confirms the literature reports in the first two test feeders and improves the best current solution of the IEEE 37-bus grid. All simulations are carried out in the MATLAB programming environment.

This paper contributes with a new two-stage optimization methodology to solve the problem of the optimal placement and sizing of solar photovoltaic (PV) generation units in mediumvoltage distribution networks. The optimization problem is formulated with a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) model, where it combines binary variables regarding the nodes where the PV generators will be located and continuous variables associated with the power flow solution. To solve the MINLP model a decoupled methodology is used where the binary problem is firstly solved with mixed-integer quadratic approximation; and once the nodes where the PV sources will be located are known, the dimensioning problem of the PV generators is secondly solved through an interior point method applied to the classical multi-period power flow formulation. Numerical results in the IEEE 33-bus and IEEE 85-bus systems demonstrate that the proposed approach improves the current literature results reached with combinatorial methods such as the Chu and Beasley genetic algorithm, the vortex search algorithm, the Newton-metaheuristic algorithm as well as the exact solution of the MINLP model with the GAMS software and the BONMIN solver. All the numerical simulations are implemented in the MATLAB programming environment and the convex equivalent models are solved with the CVX tool.

The problem of the optimal placement and sizing of renewable generation sources based on photovoltaic (PV) technology in electrical distribution grids operated in medium-voltage levels was studied in this research. This optimization problem is from the mixed-integer nonlinear programming (MINLP) model family. Solving this model was achieved by implementing a master–slave optimization approach, where the master–slave corresponded to the application of the modified gradient-based metaheuristic optimizer (MGbMO) and the slave stage corresponded to the application of the successive approximation power flow method. In the master stage, the problem of the optimal placement and sizing of the PV sources was solved using a discrete–continuous codification, while the slave stage was used to calculate the objective function value regarding the energy purchasing costs in terminals of the substation, as well as to verify that the voltage profiles and the power generations were within their allowed bounds. The numerical results of the proposed MGbMO in the IEEE 34-bus system demonstrated its efficiency when compared with different metaheuristic optimizers such as the Chu and Beasley genetic algorithm, the Newton metaheuristic algorithm, the original gradient-based metaheuristic optimizer, and the exact solution of the MINLP model using the general algebraic modeling system. In addition, the possibility of including meshed distribution topologies was tested with excellent numerical results.

Objective: This article presents an analysis of different optimization methodologies, which aims to make an objective comparison between metaheuristic and convex optimization methods in distribution networks, focusing on the inclusion of distributed generation (DG). The MATLAB software is used as a tool for implementation and obtaining results. The objective was to determine the optimal size of the DGs to be integrated into the networks, with the purpose of reducing the active power losses (objective function). Methodology: Based on the specialized literature, the methodologies are selected, and the bases and conditions for the implementation of the optimization techniques are determined. In the case of second-order cone programming (SOCP), the relaxation of the nonlinear optimal power flow (OPF) problem is performed in order to use convex optimization. Then, the structures of each technique are established and applied in the MATLAB software. Due to the iterative nature of metaheuristic methods, the data corresponding to 100 compilations for each algorithm are collected. Finally, by means of a statistical analysis, the optimal solutions for the objective function in each methodology are determined, and, with these results, the different methods applied to the networks are compared. Results: By analyzing 33- and 69-node systems, it is demonstrated that metaheuristic methods are able to effectively size DGs in distribution systems and yield good results that are similar and comparable to SOCP regarding the OPF problem. Genetic algorithms (GA) showed the best results for the studied implementation, even surpassing the SOCP. Conclusions: Metaheuristic methods proved to be algorithms with a high computational efficiency and are suitable for real-time applications if implemented in distribution systems with well-defined conditions. These techniques provide innovative ideas because they are not rigid algorithms, which makes them very versatile methods that can be adapted t, Objetivo: Este artículo presenta un análisis de diferentes metodologías de optimización, cuyo fin es realizar una comparación objetiva entre métodos de optimización metaheurística y convexa en redes de distribución con énfasis en la inclusión de generación distribuida (DG). Se utiliza el software MATLAB como herramienta para la implementación y la obtención de resultados. El objetivo es determinar el tamaño óptimo de las DG a integrar en las redes, con el fin de reducir las pérdidas de potencia activa (función objetivo). Metodología: A partir de la literatura especializada, se seleccionan las metodologías y se determinan las bases y condiciones para la implementación de las técnicas de optimización. En el caso de la programación cónica de segundo orden (SOCP), se realiza la relajación del problema de flujo de potencia óptimo (OPF) no lineal para utilizar optimización convexa. Luego, las estructuras de cada técnica se establecen y aplican en el software MATLAB. Debido al carácter iterativo de los métodos metaheurísticos, se recolectan los datos correspondientes a 100 compilaciones para cada algoritmo. Finalmente, mediante un análisis estadístico, se determinan las soluciones óptimas para la función objetivo en cada metodología y, con estos resultados, se comparan los diferentes métodos aplicados a las redes. Resultados: A partir del análisis de sistemas de 33 y 69 nodos, se demuestra que los métodos metaheurísticos son capaces de dimensionar DGs manera efectiva en sistemas de distribución y dan buenos resultados, similares y comparables a la SOCP en el problema OPF. El algoritmo genético (GA) mostró los mejores resultados para la implementación realizada, superando incluso a la SOCP. Conclusiones: Los métodos metaheurísticos demostraron ser algoritmos de alta eficiencia computacional y son adecuados para aplicaciones en tiempo real si se implementan en sistemas de distribución con condiciones correctamente definidas. Estas técnicas aportan ideas innovadoras porque no

This paper addresses the problem of the optimal reconfiguration of medium-voltage distribution networks by proposing a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) model. The objective function of this optimization model is the minimization of the total power losses in all the branches of the network, considering active and reactive power balance equations, voltage regulation bounds, and device capabilities, among others. The proposed MINLP formulation works with branch-to-node incidence that allows representing the active and reactive power flow in branches as a function of the real and imaginary components of the voltages and currents. The solution of the MINLP model is reached through the general algebraic modeling system widely known as the GAMS package while presenting it in the form of a tutorial. This software allows implementing the proposed model a in compact way, which is solved via branch and bound methods. Two test feeders comprising 5 and 14 nodes allow demonstrating the fidelity of the proposed MINLP model regarding power loss minimization when compared to that reported in the specialized literature., Este artículo aborda el problema de la reconfiguración óptima de redes de distribución de media tensión mediante la proposición de un modelo de programación no lineal entera mixta (PNLEM). La función objetivo de este modelo de optimización es la minimización de las pérdidas totales de potencia activa en todas las ramas del sistema, considerando las ecuaciones de balance de potencia activa y reactiva, los límites de regulación de voltaje y la capacidad de los diferentes dispositivos, entre otros. La formulación de PNLEM propuesto trabaja con la matriz de incidencia rama-nodo, la cual permite representar las ecuaciones de flujo de potencia en las ramas como una función de los componentes reales e imaginariios de los voltajes en los nodos y las corrientes en las ramas. La solución del modelo de PNLEM se obtiene a través del sistema de modelado algebraico general ampliamente conocido como el paquete GAMS, presentándolo en forma de turorial. Este software permite implementar el modelo de optimización propuesto en forma compacta, el cual se resuelve mediante métodos de ramificación y corte. Dos alimentadores de prueba compuestos de 5 y 14 nodos permiten demostrar la fidelidad del modelo de PNLEM propuesto en relación con la minimización de pérdidas de potencia cuando se compara con reportes de la literatura especializada.

This paper deals with the problem of the optimal selection and location of batteries in DC distribution grids by proposing a new mixed-integer convex model. The exact mixed-integer nonlinear model is transformed into a mixed-integer quadratic convex model (MIQC) by approximating the product among voltages in the power balance equations as a hyperplane. The most important characteristic of our proposal is that the MIQC formulations ensure the global optimum reaching via branch & bound methods and quadratic programming since each combination of the binary variables generates a node with a convex optimization subproblem. The formulation of the objective function is associated with the minimization of the energy losses for a daily operation scenario considering high renewable energy penetration. Numerical simulations show the effectiveness of the proposed MIQC model to reach the global optimum of the optimization model when compared with the exact optimization model in a 21-node test feeder. All the validations are carried out in the GAMS optimization software.

This research addresses the problem of the optimal placement and sizing of (PV) sources in medium voltage distribution grids through the application of the recently developed Newton metaheuristic optimization algorithm (NMA). The studied problem is formulated through a mixedinteger nonlinear programming model where the binary variables regard the installation of a PV source in a particular node, and the continuous variables are associated with power generations as well as the voltage magnitudes and angles, among others. To improve the performance of the NMA, we propose the implementation of a discrete–continuous codification where the discrete component deals with the location problem and the continuous component works with the sizing problem of the PV sources. The main advantage of the NMA is that it works based on the first and second derivatives of the fitness function considering an evolution formula that contains its current solution (xt i ) and the best current solution (xbest), where the former one allows location exploitation and the latter allows the global exploration of the solution space. To evaluate the fitness function and its derivatives, the successive approximation power flow method was implemented, which became the proposed solution strategy in a master–slave optimizer, where the master stage is governed by the NMA and the slave stage corresponds to the power flow method. Numerical results in the IEEE 34- and IEEE 85-bus systems show the effectiveness of the proposed optimization approach to minimize the total annual operative costs of the network when compared to the classical Chu and Beasley genetic algorithm and the MINLP solvers available in the general algebraic modeling system with reductions of 26.89% and 27.60% for each test feeder with respect to the benchmark cases.

El incremento del consumo energético mundial, los problemas asociados a la generación de electricidad en grandes centrales, el agotamiento de combustibles no renovables, pérdidas de energía y el alto impacto ambiental, han motivado el uso de generadores distribuidos basados en energías renovables e integrados a microrredes DC, las cuales ofrecen ventajas frente a las microrredes AC tales como: la facilidad de integración con dispositivos de almacenamiento de energía y con fuentes de energía renovable que generan en DC, el aumento de la capacidad de las líneas eléctricas, así como la reducción en la complejidad matemática del modelo que representa la microrred, debido a la ausencia de frecuencia y de potencia reactiva, entre otras ventajas. Para satisfacer las necesidades técnicas, operativas y económicas de este tipo de sistemas y de su operador y/o propietario, es necesario realizar un adecuado despacho de la potencia de los generadores distribuidos dentro de la microrred, lo cual se conoce como problema de despacho óptimo de potencia. La solución a este tipo de despacho requiere resolver modelos matemáticos no lineales y no convexos que cumplan con la demanda de energía y las restricciones del sistema, para lo cual se desarrollan estrategias computacionales que determinen en el menor tiempo posible, la mejor configuración de potencias a inyectar en el sistema. Este trabajo propone una estrategia para el despacho óptimo de potencia en microrredes de DC considerando la variación en generación eólica y solar, y en la demanda de potencia en un horizonte de 24 horas que permita mejorar las condiciones técnico-económicas. Para el trabajo se definieron las componentes de la microrred DC, el modelo matemático que representa el problema, los sistemas de prueba, y las técnicas de solución a implementar para los problemas de flujo de potencia y de flujo óptimo de potencia en microrredes DC. Para la programación de los algoritmos propuestos se utilizó el software especializad

Programmable Logic Controllers (PLC) are an essential part of automated industrial production processes since their first implementation, so understanding the IEC 61131 standard and, above all, section three defines the programming languages allowed by PLCs take relevance over time. This work describes each of the programming languages described in IEC 61131-3. Additionally, it implements an automation system based on Structured Text with a Human Machine Interface (HMI). The plant is a temperature process with a classic control system developed using Matlab tools, such as System Identification, PID Tuner, and Simulink. For the HMI, was implemented the Codesys Group industrial automation process platform. The Simulink PLC Coder toolbox allows the strengthening of the connection between the control system and the HMI. This program generates the Structured Text of a control system developed in Simulink. For the analysis of results, the control behavior compared between Simulink and the system produced in Codesys Group obtained an error of less than 0.34%., Los Controladores Lógicos Programables (PLC) son una parte esencial de los procesos deproducción industrial automatizada desde su primera implementación, por lo que la comprensión del estándar IEC 61131 y, sobre todo, la sección tres que define los lenguajes de programación que permiten que los PLC toman relevancia con el tiempo. Este trabajo describe cada uno de los lenguajes de programación descritos en el estándar IEC 61131-3. Además, implementa un sistema de automatización basado en texto estructurado con una interfaz hombre-máquina (HMI). La planta es un proceso de temperatura con un sistema de control clásico desarrollado con herramientas de Matlab, como System Identification, PID Tuner y Simulink. Para la HMI, se implementó la plataforma de procesos de automatización industrial del Grupo Codesys. El toolbox Simulink PLC Coder permitereforzar la conexión entre el sistema de control y el HMI. Este programa genera el Texto Estructurado de un sistema de control desarrollado en Simulink. Para el análisis de resultados, el comportamiento del control comparado entre Simulink y el sistema producido en Codesys obtuvo un error inferior al 0,34%.

Programmable Logic Controllers (PLC) are an essential part of automated industrial production processes since their first implementation, so understanding the IEC 61131 standard and, above all, section three defines the programming languages allowed by PLCs take relevance over time. This work describes each of the programming languages described in IEC 61131-3. Additionally, it implements an automation system based on Structured Text with a Human Machine Interface (HMI). The plant is a temperature process with a classic control system developed using Matlab tools, such as System Identification, PID Tuner, and Simulink. For the HMI, was implemented the Codesys Group industrial automation process platform. The Simulink PLC Coder toolbox allows the strengthening of the connection between the control system and the HMI.  This program generates the Structured Text of a control system developed in Simulink. For the analysis of results, the control behavior compared between Simulink and the system produced in Codesys Group obtained an error of less than 0.34 %., Los Controladores Lógicos Programables (PLC) son una parte esencial de los procesos de producción industrial automatizada desde su primera implementación, por lo que la comprensión del estándar IEC 61131 y, sobre todo, la sección tres que define los lenguajes de programación que permiten que los PLC toman relevancia con el tiempo. Este trabajo describe cada uno de los lenguajes de programación descritos en el estándar IEC 61131-3. Además, implementa un sistema de automatización basado en texto estructurado con una interfaz hombre-máquina (HMI). La planta es un proceso de temperatura con un sistema de control clásico desarrollado con herramientas de Matlab, como System Identification, PID Tuner y Simulink. Para la HMI, se implementó la plataforma de procesos de automatización industrial del Grupo Codesys. El toolbox Simulink PLC Coder permite reforzar la conexión entre el sistema de control y el HMI. Este programa genera el Texto Estructurado de un sistema de control desarrollado en Simulink. Para el análisis de resultados, el comportamiento del control comparado entre Simulink y el sistema producido en Codesys obtuvo un error inferior al 0,34 %.

This paper discusses the power loss minimization problem in asymmetric distribution systems (ADS) based on phase swapping. This problem is presented using a mixed-integer nonlinear programming model, which is resolved by applying a master–slave methodology. The master stage consists of an improved version of the crow search algorithm. This stage is based on the generation of candidate solutions using a normal Gaussian probability distribution. The master stage is responsible for providing the connection settings for the system loads using integer coding. The slave stage uses a power flow for ADSs based on the three-phase version of the iterative sweep method, which is used to determine the network power losses for each load connection supplied by the master stage. Numerical results on the 8-, 25-, and 37-node test systems show the efficiency of the proposed approach when compared to the classical version of the crow search algorithm, the Chu and Beasley genetic algorithm, and the vortex search algorithm. All simulations were obtained using MATLAB and validated in the DigSILENT power system analysis software.

The problem of the optimal siting and sizing of photovoltaic (PV) sources in grid connected distribution networks is addressed in this study with a master–slave optimization approach. In the master optimization stage, a discrete–continuous version of the Chu and Beasley genetic algorithm (DCCBGA) is employed, which defines the optimal locations and sizes for the PV sources. In the slave stage, the successive approximation method is used to evaluate the fitness function value for each individual provided by the master stage. The objective function simultaneously minimizes the energy purchasing costs in the substation bus, and the investment and operating costs for PV sources for a planning period of 20 years. The numerical results of the IEEE 33-bus and 69-bus systems demonstrate that with the proposed optimization methodology, it is possible to eliminate about 27% of the annual operation costs in both systems with optimal locations for the three PV sources. After 100 consecutive evaluations of the DCCBGA, it was observed that 44% of the solutions found by the IEEE 33-bus system were better than those found by the BONMIN solver in the General Algebraic Modeling System (GAMS optimization package). In the case of the IEEE 69-bus system, the DCCBGA ensured, with 55% probability, that solutions with better objective function values than the mean solution value of the GAMS were found. Power generation curves for the slack source confirmed that the optimal siting and sizing of PV sources create the duck curve for the power required to the main grid; in addition, the voltage profile curves for both systems show that voltage regulation was always maintained between ±10% in all the time periods under analysis. All the numerical validations were carried out in the MATLAB programming environment with the GAMS optimization package.

This research addresses the problem of the optimal placement and sizing of (PV) sources in medium voltage distribution grids through the application of the recently developed Newtonmetaheuristic optimization algorithm (NMA). The studied problem is formulated through a mixedinteger nonlinear programming model where the binary variables regard the installation of a PV source in a particular node, and the continuous variables are associated with power generations as well as the voltage magnitudes and angles, among others. To improve the performance of the NMA, we propose the implementation of a discrete–continuous codification where the discrete component deals with the location problem and the continuous component works with the sizing problem of the PV sources. The main advantage of the NMA is that it works based on the first and second derivatives of the fitness function considering an evolution formula that contains its current solution (x t i ) and the best current solution (xbest), where the former one allows location exploitation and the latter allows the global exploration of the solution space. To evaluate the fitness function and its derivatives, the successive approximation power flow method was implemented, which became the proposed solution strategy in a master–slave optimizer, where the master stage is governed by the NMA and the slave stage corresponds to the power flow method. Numerical results in the IEEE 34- and IEEE 85-bus systems show the effectiveness of the proposed optimization approach to minimize the total annual operative costs of the network when compared to the classical Chu and Beasley genetic algorithm and the MINLP solvers available in the general algebraic modeling system with reductions of 26.89% and 27.60% for each test feeder with respect to the benchmark cases.

Hydrocolloid-based films are a good alternative in the development of biodegradable films due to their properties, such as non-toxicity, functionality, and biodegradability, among others. In this work, films based on hydrocolloids (gellan gum, carrageenan, and guar gum) were formulated, evaluating their dynamic rheological behavior and creep and recovery. Maxwell’s classical and fractional rheological models were implemented to describe its viscoelastic behavior, using the Vortex Search Algorithm for the estimation of the parameters. The hydrocolloid-based films showed a viscoelastic behavior, where the behavior of the storage modulus (G ) and loss modulus (G00) indicated a greater elastic behavior (G 0 > G00 ). The Maxwell fractional model with two spring-pots showed an optimal fit of the experimental data of storage modulus (G0) and loss modulus (G00) and a creep compliance (J) (Fmin < 0.1 and R 2 > 0.98). This shows that fractional models are an excellent alternative for describing the dynamic rheological behavior and creep recovery of films. These results show the importance of estimating parameters that allow for the dynamic rheological and creep behaviors of hydrocolloid-based films for applications in the design of active films because they allow us to understand their behavior from a rheological point of view, which can contribute to the design and improvement of products such as food coatings, food packaging, or other applications containing biopolymers.

The problem of optimal phase-balancing in three-phase asymmetric distribution networks is addressed in this research from the point of view of combinatorial optimization using a master– slave optimization approach. The master stage employs an improved sine cosine algorithm (ISCA), which is entrusted with determining the load reconfiguration at each node. The slave stage evaluates the energy losses for each set of load connections provided by the master stage by implementing the triangular-based power flow method. The mathematical model that was solved using the ISCA is designed to minimize the annual operating costs of the three-phase network. These costs include the annual costs of the energy losses, considering daily active and reactive power curves, as well as the costs of the working groups tasked with the implementation of the phase-balancing plan at each node. The peak load scenario was evaluated for a 15-bus test system to demonstrate the effectiveness of the proposed ISCA in reducing the power loss (18.66%) compared with optimization methods such as genetic algorithm (18.64%), the classical sine cosine algorithm (18.42%), black-hole optimizer (18.38%), and vortex search algorithm (18.59%). The IEEE 37-bus system was employed to determine the annual total costs of the network before and after implementing the phase-balancing plan provided by the proposed ISCA. The annual operative costs were reduced by about 13% with respect to the benchmark case, with investments between USD 2100 and USD 2200 in phase-balancing activities developed by the working groups. In addition, the positive effects of implementing the phasebalancing plan were evidenced in the voltage performance of the IEEE 37-bus system by improving the voltage regulation with a maximum of 4% in the whole network from an initial regulation of 6.30%. All numerical validations were performed in the MATLAB programming environment.

The problem of the optimal power dispatch of dispersed generators in direct-current networks under the presence of nonlinear loads (constant power terminals) is addressed through a combinatorial optimization strategy by using a master-slave solution methodology. The optimal power generation in the dispersed is solved in the master optimization stage through the application of the vortex-search algorithm. Each combination of the power outputs at the dispersed generation sources is provided to a power flow methodology known as the hyperbolic power flow approach for direct current networks. The main advantage of the proposed optimization method corresponds to the possibility of solving a complex nonlinear programming problem via sequential quadratic programming, which can be easily implemented at any programming language with low computational effort and high-quality results. The computational tests of the master-slave optimization proposal are evaluated in a 21-bus system, and the numerical results are compared with the implementation of the exact nonlinear programming model in the General Algebraic Modeling System (i.e., GAMS). All the computational results are conducted through the MATLAB programming environment licensed by Universidad Tecnologica de Pereira for academic usage

This paper deals with the multi-objective operation of battery energy storage systems (BESS) in AC distribution systems using a convex reformulation. The objective functions are CO2 emissions, and the costs of the daily energy losses are considered. The conventional non-linear nonconvex branch multi-period optimal power flow model is reformulated with a second-order cone programming (SOCP) model, which ensures finding the global optimum for each point present in the Pareto front. The weighting factors methodology is used to convert the multi-objective model into a convex single-objective model, which allows for finding the optimal Pareto front using an iterative search. Two operational scenarios regarding BESS are considered: (i) a unity power factor operation and (ii) a variable power factor operation. The numerical results demonstrate that including the reactive power capabilities in BESS reduces 200 kg of CO2 emissions and USD 80 per day of operation. All of the numerical validations were developed in MATLAB 2020b with the CVX tool and the SEDUMI and SDPT3 solvers

Programmable Logic Controllers (PLC) are an essential part of automated industrial production processes since their first implementation, so understanding the IEC 61131 standard and, above all, section three defines the programming languages allowed by PLCs take relevance over time. This work describes each of the programming languages described in IEC 61131-3. Additionally, it implements an automation system based on Structured Text with a Human Machine Interface (HMI). The plant is a temperature process with a classic control system developed using Matlab tools, such as System Identification, PID Tuner, and Simulink. For the HMI, was implemented the Codesys Group industrial automation process platform. The Simulink PLC Coder toolbox allows the strengthening of the connection between the control system and the HMI.  This program generates the Structured Text of a control system developed in Simulink. For the analysis of results, the control behavior compared between Simulink and the system produced in Codesys Group obtained an error of less than 0.34 %., Los Controladores Lógicos Programables (PLC) son una parte esencial de los procesos de producción industrial automatizada desde su primera implementación, por lo que la comprensión del estándar IEC 61131 y, sobre todo, la sección tres que define los lenguajes de programación que permiten que los PLC toman relevancia con el tiempo. Este trabajo describe cada uno de los lenguajes de programación descritos en el estándar IEC 61131-3. Además, implementa un sistema de automatización basado en texto estructurado con una interfaz hombre-máquina (HMI). La planta es un proceso de temperatura con un sistema de control clásico desarrollado con herramientas de Matlab, como System Identification, PID Tuner y Simulink. Para la HMI, se implementó la plataforma de procesos de automatización industrial del Grupo Codesys. El toolbox Simulink PLC Coder permite reforzar la conexión entre el sistema de control y el HMI. Este programa genera el Texto Estructurado de un sistema de control desarrollado en Simulink. Para el análisis de resultados, el comportamiento del control comparado entre Simulink y el sistema producido en Codesys obtuvo un error inferior al 0,34 %.

Este documento presenta el análisis de series temporales de precipitación con diferentes tiempos de integración obtenidas de tres redes meteorológicas ubicadas en los departamentos de Antioquia, Cundinamarca y la costa Caribe de Colombia. Estas series temporales fueron procesadas para obtener la distribución de precipitación con tiempo de integración a un minuto, como recomienda la Unión Internacional de Telecomunicaciones ITU. Este proceso de análisis requiere una de depuración y filtrado de los datos con el fin de determinar aquellas estaciones que cumplen con criterios mínimos de disponibilidad (≥95% de datos válidos en un periodo de al menos 5 años). Una vez seleccionados los datos, se calcularon distribuciones acumuladas (ECDF) anuales y multianuales, empleando el algoritmo descrito en la recomendación ITU P.837-7 Anexo 2 en aquellos casos en los cuales el tiempo de integración de las series temporales no fuese 1 minuto. Ya obtenidas las distribuciones empíricas, se efectuó una comparación contra modelos de uso frecuente en la predicción de una distribución de intensidad de precipitación. Para este ejercicio se escogieron los siguientes modelos: Moupfouma-Martin (Moupfouma & Martin, 1993), MORSE (Luini & Capsoni, 2013), y varias versiones de la recomendación ITU-R P.837: -1, -4, -6, y -7. La comparación se efectúa a través del uso de una métrica de error adecuada. En nuestro caso se empleó el error absoluto y el error relativo (ver capítulo 3). Los resultados obtenidos mostraron que el modelo Moupfouma-Martin presenta un mejor ajuste a las distribuciones medidas en las redes. Sin embargo, en algunos rangos de probabilidad (ejemplo 0.05% a 0.3% en la red CIOH), el modelo propuesto en la Recomendación P.837-7 también sigue de cerca el comportamiento de las distribuciones medidas.

In this article, a combinatorial optimization approach for estimating the electrical parameters in single-phase distribution transformers by considering voltage and current measures is presented. A nonlinear programming model was formulated to represent the parametric estimation problem. This mathematical optimization model was developed by applying Kirchhoff’s laws to the equivalent electric circuit of the transformer. To solve the NLP model is employed the sine-cosine algorithm, which corresponds to a combinatorial optimization methodology from the family of metaheuristics that has the ability for finding good solutions with minimum computational requirements, easily implementable at any programming language. Numerical results show that the parametric estimation in the transformers using the proposed NLP model represents the electrical behavior of these devices adequately, considering different load scenarios. All the simulations were carried out using MATLAB software and compared with the GAMS optimization package., En este artículo un enfoque de optimización combinatorial para la estimación paramétrica en transformadores monofásicos considerando medidas de tensión y corriente es propuesto. El problema de estimación paramétrica es formulado mediante un modelo de programación no lineal. Este modelo matemático se desarrolla mediante la aplicación de las leyes de Kirchhoff al modelo equivalente del transformador monofásico. Para resolver este modelo se emplea el algoritmo de senos y cosenos, el cual corresponde a una técnica de optimización combinatorial de dominio continuo, la cual pertenece a la familia de las técnicas de optimización metaheurística que tiene la habilidad de encontrar soluciones de buena calidad con mínimo esfuerzo computacional, siendo fácilmente implementable en cualquier lenguaje de programación. Los resultados numéricos muestran que el modelo de estimación paramétrica no lineal que se propone representa adecuadamente el comportamiento del transformador ante diferentes escenarios de demanda. Todas las simulaciones se desarrollan en el ambiente de programación de MATLAB y son comparadas con la implementación del modelo no lineal en el software de optimización GAMS.

This paper addresses the optimal location and sizing of photovoltaic (PV) sources in isolated direct current (DC) electrical networks, considering time-varying load and renewable generation curves. The mathematical formulation of this problem corresponds to mixed-integer nonlinear programming (MINLP), which is reformulated via mixed-integer convex optimization: This ensures the global optimum solving the resulting optimization model via branch & bound and interior-point methods. The main idea of including PV sources in the DC grid is to minimize the daily energy losses and greenhouse emissions produced by diesel generators in isolated areas. The GAMS package is employed to solve the MINLP model, using mixed and integer variables; also, the CVX and MOSEK solvers are used to obtain solutions from the proposed mixed-integer convex model in the MATLAB. Numerical results demonstrate important reductions in the daily energy losses and the harmful gas emissions when PV sources are optimally integrated into DC grid., Este paper aborda la ubicación y el tamaño óptimos de las fuentes fotovoltaicas (PV) en redes eléctricas aisladas de corriente continua (CC), considerando la carga variable en el tiempo y las curvas de generación renovable. La formulación matemática de este problema corresponde a la programación no lineal de enteros mixtos (MINLP), que es reformulada mediante optimización convexa de enteros mixtos. Esto asegura el óptimo global resolviendo el modelo de optimización resultante a través de métodos de punto interior y ramificación. La idea principal de incluir fuentes fotovoltaicas en la red de CC es minimizar las pérdidas diarias de energía y las emisiones de efecto invernadero producidas por los generadores diésel en áreas aisladas. El paquete GAMS se emplea para resolver el modelo MINLP, utilizando variables mixtas y enteras. Además, los solucionadores CVX y MOSEK se utilizan para obtener soluciones del modelo convexo de enteros mixtos propuesto en MATLAB. Los resultados numéricos demuestran importantes reducciones en las pérdidas diarias de energía y las emisiones de gases nocivos cuando las fuentes fotovoltaicas se integran de manera óptima en la red de CC.

Objective: In this paper, is present a hybrid optimization methodology for the optimal location and sizing of distributed generators (DGs) in electrical distribution networks. We propose a mixed-integer nonlinear problem (MINLP) model for the mathematical formulation, whose objective function is the minimization of power losses due to the Joule effect in conductors. The constraints we considered include active and reactive power balance, voltage regulation, percentage of penetration of DGs into the distribution network, and total DGs allowed in such network. Methodology: To solve the MINLP model, we employed a master–slave strategy that uses the Chu-Beasley genetic algorithm (CBGA) and the optimal power flow (OPF) model as the master and slave algorithms, respectively. This hybrid technique helps to reduce the complexity of the MINLP model by eliminating binary variables through the master algorithm and then solving the resulting Nonlinear problem (NLP), which corresponds to the OPF model, using a classical interior-point method available in MATLAB’s fmincon toolbox. Results: We tested the efficiency and robustness of the proposed methodology in 33- and 69-node radial distribution networks. The results show its high performance in terms of power loss reduction and final sizing of DGs Conclusions: The results obtained in the test systems under analysis reveal that there is a direct and proportional relationship between technical losses, the percentage of distributed generation penetration, and the number of generators available., Objetivo: En este documento, se presenta una metodología de optimización híbrida para la ubicación y el tamaño óptimos de generadores distribuidos (DG) en redes de distribución eléctrica. Se propone un modelo de problema no lineal de enteros mixtos (MINLP) para la formulación matemática, cuya función objetivo es la minimización de las pérdidas de potencia debido al efecto Joule en los conductores. Las restricciones incluyen el equilibrio de potencia activa y reactiva, regulación del voltaje, el porcentaje de penetración de las DG en la red de distribución y las DG totales permitidas en dicha red. Metodología: Para resolver el modelo MINLP, se emplea una estrategia maestro-esclavo que utiliza el algoritmo genético Chu-Beasley (CBGA) y el modelo de flujo de potencia óptimo (OPF) como algoritmos maestro y esclavo, respectivamente. Esta técnica híbrida ayuda a reducir la complejidad del modelo MINLP al eliminar las variables binarias a través del algoritmo maestro y luego resolver el problema no lineal resultante (PNL), que corresponde al modelo OPF, utilizando un método clásico de punto interior disponible en la caja de herramientas fmincon de MATLAB Resultados: Se prueba la eficiencia y la solidez de la metodología propuesta en redes de distribución radial de 33 y 69 nodos. Los resultados muestran su alto rendimiento en términos de reducción de pérdida de potencia y dimensionamiento final de DG Conclusiones: Existe una relación directa y proporcional entre las pérdidas técnicas, el porcentaje de penetración de generación distribuida y el número de generadores disponible.

Este documento está orientado al estudio del problema de estabilidad en convertidores de corriente continua (DC-DC) que interconectan cargas de resistencia constante desconocidas. Para abordar el problema de control en este convertidor se escoge la técnica de control basado en pasividad con acción proporcional-integral (i.e., PBC-PI), ya que la dinámica en lazo abierto para este sistema presenta una estructura Hamiltoniana, la cual es aprovechada por el PBC-PI para generar el controlador de lazo cerrado. La principal ventaja del diseño de control PBC-PI es que garantiza estabilidad en el sentido de Lyapunov; además, dada la estructura del convertidor estudiado, permite diseñar una estrategia de control que sea independiente de los parámetros del convertidor siendo este más robusto y eficiente. Dos escenarios son propuestos para analizar los resultados y comparar con otras técnicas de control como los planos deslizantes y el control clásico PID. Todas Las simulaciones fueron desarrolladas en el software de MATLAB 2017b.

En este proyecto de grado se presenta la implementación de una metodología para la selección óptima de bancos de condensadores de capacidad fija en sistemas de distribución de energía eléctrica de característica radial. Para la ubicación de estos elementos en el sistema de distribución se considera como objetivo la mejora de los perfiles de tensión para que se mantengan en un rango comprendido entre 95% y 105% para diferentes condiciones de demanda. Estas demandas se consideran máximas (100% en hora pico), cargas medias (60%) y cargas mínimas (30%), con lo cual se evalúan los posibles escenarios de consumo en una red de distribución típica. Como herramienta de solución se emplea el software ETAP y la herramienta OCP (Localización óptima de capacitores, por sus siglas en inglés). Los resultados muestran que se alcanza el objetivo propuesto mediante la instalación de múltiples bancos de condensadores a lo largo del alimentador para dos casos de estudio compuestos de 10 y 33 nodos, respectivamente.

Los sistemas de distribución de energía eléctrica son parte fundamental del desarrollo económico de los países, esto se puede ver en la estrecha relación entre el producto interno y el crecimiento de la demanda de energía. En este proyecto de grado se estudia el problema de selección de conductores en redes rurales de distribución de energía eléctrica con topología radial y operado en media tensión (i.e., 13.2 kV) desde una única subestación eléctrica. En este estudio se realiza el análisis de un sistema de distribución radial compuesto de 42 posibles rutas de distribución para un sistema de 25 nodos, la idea fundamental es encontrar desde un punto de vista heur´ıstico el mejor subconjunto de líneas de distribución que pueden atender a los usuarios rurales garantizando perfiles de tensión adecuados, pérdidas mínimas y bajos costos de inversión. Para la selección óptima de las rutas de alimentadores se emplea el criterio de árbol de expansión mínima considerando como factores de peso las distancias entre usuarios (distancia euclidiana entre nodos). Una vez definida la topología del sistema de distribución, se definen los calibres de los alimentadores tal que la regulación de voltaje esté dentro de los límites permitidos por la normatividad; adicionalmente, se consideran que la cargabilidad de los conductores no debe superar el 90 % de su capacidad nominal, con el fin de reducir pérdidas de potencia y garantizar la operación adecuada del sistema ante posibles aumentos de consumo por parte de los usuarios en el mediano plazo. En la solución del problema de selección óptima de las rutas alimentadores en redes rurales de distribución se emplea el software MATLAB y la herramienta para árboles de expansión mínima usando el algoritmo de Kruskal; además para la evaluación de las características técnicas de las red de distribución es empleado el software para análisis de sistemas de potencia ETAP 18. Es de notar que ambas herramientas de cómputo son licenciados por la Unive